異常検知とは、AIがもつデータの中から正常値と異なる異常値を検知するシステムです。ここでは、AIの開発事例の中でも異常検知に絞った成功事例を取り上げて紹介しています。
ネットワークカメラとマーカーを活用し、作業員の位置をリアルタイムでトラッキング。立ち入り禁止エリアへの侵入や異常な滞留をAIが即座に検知し、管理者にアラートを送信。これにより、事故リスクを大幅に低減し、安全対策を強化。さらに、作業員の動線を可視化し、最適な人員配置を支援。危険を未然に防ぎ、より安全で効率的な作業環境を提供しました。
| 対応内容 | 画像認識・異常検知 |
|---|---|
| 開発企業 | AIRUCA株式会社 |
鉄鋼・非鉄金属などの導電性材料に対しておこなう非破壊検査法「渦電流探傷試験」にて、AI技術を使った損傷検出システムを導入。ボイラーなどの熱交換機器などの強磁性伝熱管を対象に、株式会社 Laboro.AIの特許取得済み検査技術「強磁性チューブ渦電流探傷技術（FTECT：エフテクト）」をAIに応用しており、波型データの特徴から損傷個所を検出します。
このカスタムAIは、2020年5月より現場業務での試験運用で使用が開始され、最終的な不良判断は人がおこなっています。導入前と変わらない高い検査品質でありながら、作業処理できる数が増加。これまでのデータ解析処理数量と比べて60％ほどの増加が期待できると言われています。
| 業界 | 製造業界 |
|---|---|
| 開発企業 | 株式会社 Laboro.AI |
工場の製造ラインを撮影した動画から、良品と不良品を見分ける不良品検知をAIで対応できるようにしました。良品と不良品を見分けるルールをAIが学び、判別するアルゴリズムを深層学習や画像処理技術で構築しています。
学習では良品のみを覚え、それ以外は異常検知として検出するように、Googleの深層学習ライブラリ「TensorFlow」のアルゴリズムを適用。それにより、製品の良品・不良品の判定だけでなく、製造ラインの検品画像データへの高い検知精度と速度評価を可能にしています。
プロトタイプによるテスト稼働では、一定の精度で不良品を検知する事に成功。次に、完成したプロトタイプを実際に稼働している工場で実証実験を開始。速度を上げての生産効率向上を目指しています。
| 業界 | 製造業界 |
|---|---|
| 開発企業 | 株式会社ブレインパッド |
一般財団法人関西電気保安協会と株式会社ALBERTが、高圧受変電設備にて異常時に発生する電圧電流波形データから、その原因を探るAI波形分析手法を共同開発。2021年12月より導入を始め、異常が起こった際のデータを蓄積することで原因追及の精度を高め、保安管理業務のスマート化を目指しています。
AI波形分析手法とは、高圧絶縁監視装置が零相電圧・零相電流から異常を検知すると、AI波形分析手法が組み込まれた集中監視システムに波型データが送信され分析。不具合カ所を特定し、原因を推定します。
このシステムの導入により、これまで特定の人の経験や勘に頼っていたのが、全ての技術員が確認できるようになり、現場での判断や対応処理が効率化されました。
| 業界 | 製造業界 |
|---|---|
| 開発企業 | Accenture（旧Albert） |
大手旅行会社が提供している旅行情報において、掲載している画像が他のホテルで流用されていないか、また同じホテルなのに異なる名称で複数登録されていないかなどを解決するため、「PicMatch」の類似画像検索を使用。掲載されているホテルの写真を相互に比較し、流用されていないかどうかを判定することで、不正掲載を予防しています。
「PicMatch」の判定処理にかかる時間は、数十万とある画像をデータバッチで処理するため1～2日ほどかかります。リアルタイムでの処理も可能ではあるものの、コストがバッチ処理よりも高くなります。「PicMatch」で判定した後、人による目視もおこなうことで精度を高めています。
| 業界 | 旅行業界 |
|---|---|
| 開発企業 | 株式会社エーエヌラボ |
運営しているECサイトにおいて、不正な注文パターンをAIで抽出。不正購入の可能性が高い発注パターンを機械学習で学び、検知された受注に人がチェックすると言うオペレーションを確立しました。
不正購入に多く利用されているのがクレジットカード払い。クレジットカードをスキミングして商品購入を不正におこなおうとするユーザーに対して、AIがその利用は適正かどうかを検知・判断。不正購入を阻止する手段になっています。他にも、さまざまな不正注文のパターンを洗い出し対応しています。 システムを導入した事で不正を未然に予防し、業務負荷も減少。既存のルールも併用していることから効率的なチェックができるようになりました。
| 業界 | 小売業界 |
|---|---|
| 開発企業 | 株式会社MatrixFlow |
異常検知にAIを導入することで、人の目視検査などが不要になり、ヒューマンエラーの予防や人件費削減、他の業務に集中してできるなど、業務効率化へのメリットがあります。
人の確認作業では、ちょっとした変化でも影響されやすく、それが取りこぼしなどのミスを誘発することになります。AIではそうした影響を抑えることができます。
また、AIが細かい作業をおこなうことで、人にしかできない作業に集中しておこなえるようになります。
異常検知を行うために必要なデータでは、特に正常値のデータが大事となります。
AIへの学習は、ベテラン検査者の知識や経験と同レベルの正常値データを集めなければ始められませんので、慎重に集める必要があります。それらの数値化されたデータから作る学習用データは、正常値と異常値をはっきりと区別させることで、検知結果の精度が高くなります。
また、センサーで音や温度を検知して数値化することからも、収集するデータに適したセンサーを選ぶ必要があります。
異常検知をAIに導入する際には、正常値と異常値の境界線をはっきりと区別しておくのがポイントです。曖昧だと検知精度が低くなってしまいますので、データ集めには時間をかけてじっくりとおこなうのが良いでしょう。
異常検知のAI開発を成功させるには、導入前はもちろん、導入したあとも密にコミュニケーションを取れるベンダーに依頼するのがおすすめです。TOPページでは企業の課題解決に向き合う人材やサポート体制に力を入れているベンダーを紹介していますので、是非ご参照ください。
【PR】20年にも及ぶ画像処理×AI開発実績！
AIRUCAの画像処理AI開発を紹介
おすすめの理由
※1 参照元：AIRUCA公式HP(https://airuca.com/top-message/)
転倒者検知システムAI開発
引用元：AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=KWbrr9Dhges)
ネットワークカメラの映像からAIが転倒者を自動検知し、設定時間経過後にアラート通知することで、人員コスト削減と警備強化を両立。スポーツジムや製造現場などで一人作業時の緊急事態に即座に対応できる、ディープラーニングによる精度向上が可能な転倒検知システムです。
不審者事前検知AI開発
引用元：AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=hr1KgQe_lz8)
10万人以上の人体実験データに基づく頭部振動解析により攻撃性・緊張・ストレスの高い人物をデータベース不要で2〜5秒で検知。既存IPカメラ（ONVIF対応）と一般的PC環境で省コスト導入でき、赤枠表示・ビープ音・画像キャプチャで不審者を発報する犯罪未然防止システムです。
異物検知AI開発
引用元：AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=MwsTMIuQIDo)
ラスパック内に混入した小エビを色・形状の差異から高精度に検知する様子を示したものです。外観検査における不良品や規格外品の異常検知にも幅広く応用可能です。
AIスマートパーキング
引用元：AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=4lMYyymqeI8)
AIエッジコンピュータとネットワークカメラによる画像解析で駐車場の空き状況・混雑状況をリアルタイムに把握し、出入ライン監視や車室ごとの「満・空・混」判定を行うことで、駐車までの時間短縮とストレス軽減します。
AIRUCAのAI受託開発の特徴
東大博士が率いる精鋭チームによるAI開発
東京大学卒の工学博士ら高学歴エンジニアによる自社開発体制が特徴のAI開発企業です。技術チームだけでなく営業やインフラの担当者も開発に関わることで、現場で本当に使えるシステムづくりを目指しています。提案から保守まで自社で完結するため、「やっぱりここを変えたい」といった要望にも柔軟に対応できます
幅広い業界・用途に対応したAI技術
得意分野は画像認識や異常検知で、製造業の品質管理から建設現場の安全対策まで幅広く対応。位置情報把握システムでは作業員の居場所をリアルタイムで把握し、危険エリアへの侵入を即座に検知します。踏切の人物検知システムは、高齢者が取り残されるケースが多い踏切事故への対策として開発されました。ドローンによる設備点検やChatGPTを活用した接客システムなど、新しい技術を取り入れた開発にも積極的です。
引用元：AIRUCA公式HPhttps://airuca.com/